Proč AI projekty ve firmách selhávají a jak se tomu vyhnout

Firmy dnes do umělé inteligence investují ve velkém. Podle průzkumu Deloitte a České asociace umělé inteligence z dubna 2026 mělo nebo připravovalo AI strategii 73 % ze 155 zapojených firem. Zároveň ale 44 % z nich nemělo žádný systematický způsob, jak využití AI vůbec sledovat. Právě v téhle mezeře se často rozhoduje, jestli projekt přinese výsledek, nebo tiše zapadne.

Nejčastější chyba: firma začíná nástrojem, ne problémem

Podle Tomáše Vacka, partnera agentury Contexto, je velká část investic do AI spíš reakcí na okolí než promyšleným krokem.

„Čisté FOMO bych ze své zkušenosti odhadl řádově na třetinu projektů. Typicky se nakoupí licence, spustí pilot nebo postaví ‚AI agent’, ale neurčí se vlastník projektu, cílová metrika ani to, co se má ve firemních procesech a práci lidí skutečně změnit,” říká Vacek.

Výsledkem je podle něj projekt, který dobře vypadá, ale nikam nevede. „Typický špatný AI projekt je technologické demo, které teprve hledá problém. Nejčastěji mu nechybí lepší model, ale jasný use case, promyšlená změna procesu a konkrétní člověk, který za výsledek nese odpovědnost.”

Nejdražší následek přitom není ztráta investice do jednoho pilotu. „Špatně řízené nasazení AI může místo úspory času a peněz přinést více chaosu, frustraci zaměstnanců a odpor k další, hlubší adopci,” dodává Tomáš Vacek.

Tomáš Vacek: Foto se svolením Tomáše Vacka

AI je urychlovač. Zrychlí i chaos

Druhá častá příčina selhání leží ještě před samotnou technologií, totiž v tom, jaký pořádek firma má ve svých datech a procesech. Petr Klement, který v Contextu vede zavádění AI, to shrnuje jednoduše.

„AI sama o sobě neudělá nic. Jen znásobí to, co už ve firmě máte. Máte pořádek? Znásobí výkon. Máte chaos? Znásobí chaos, a to rychleji a ve větším objemu,” vysvětluje Klement.

Na špatných datech tak AI nevytvoří lepší výstup, ale rychlou chybu rozeslanou tisíckrát. A na chaotickém procesu nevznikne víc hotové práce. „AI je urychlovač. Vezme to, co děláte, a udělá to víckrát za kratší čas. Když to, co děláte, dává smysl, je to skvělé. Když to nedává smysl, právě jste si koupili stroj na hromadnou výrobu nedodělků,” říká Klement.

Stejně důležité je podle něj jasně určit odpovědnost. „Pod každým výstupem musí být podepsaný člověk, ne model. AI je nástroj, ne alibi.”

Petr Klement: Foto se svolením Petra Klementa

Jak to udělat jinak

Oba se shodují, že cesta ven nevede přes víc technologie, ale přes lepší zadání. AI není cíl, ale prostředek. Začít je potřeba definicí konkrétního byznysového problému, očekávaného přínosu a toho, kdo za změnu odpovídá.

„Začněte s něčím malým. Jeden ohraničený úkol, kde uvidíte výsledek za týden, ne za rok. Ale hlavně začněte, připravenost se buduje děláním, ne plánováním,” radí Klement. Úspěch se přitom neměří počtem nasazených nástrojů, ale dopadem na skutečnou práci: časem zpracování, chybovostí nebo kapacitou týmu.

Zavádění AI do firemních procesů se věnuje i nová divize Contexto AI Adoption. Nezačíná technologií, ale tím, jak firma funguje, kde vzniká prostor pro vyšší efektivitu a jak změnu přijmou lidé, kteří s nástroji budou pracovat. Vychází přitom z vlastní zkušenosti agentury i z probíhajících klientských projektů.

Zdroje info: Autor, Tomáš Vacek, Petr Klement, contexto.cz, ai.contexto.cz

Náhledové foto: Pixabay